Чему вы научитесь
- Работать с базами данных и извлекать из них данные с помощью SQL.
- Писать SQL-запросы любой сложности, использовать подзапросы, оконные функции и CTE.
- Рассчитывать продуктовые метрики и показатели: Retention, LTV, Churn Rate, CAC, ARPU, ARPPU, ABC/XYZ-анализ и RFM-анализ.
- Работать с таблицами данных в Python, используя библиотеку pandas.
- Выполнять очистку, трансформацию и объединение данных, создавать новые столбцы и метрики.
- Проводить исследовательский анализ данных (EDA) и готовить данные для визуализации и отчётности.
- Применять основы статистики и проверку гипотез: t- и z-тесты, уровни значимости, p-value, анализ рисков ошибок первого и второго рода.
- Решать практические задачи из продуктовой, маркетинговой и бизнес-аналитики.
О курсе
Программа курсов для начинающих аналитиков данных. Вы научитесь работать с данными в Python: загружать, трансформировать и анализировать их, рассчитывать метрики и извлекать бизнес-ценность. Освоите базы данных и SQL, включая оконные функции, CTE и подзапросы, а также расчет продуктовых метрик. Изучите основы статистики и проверку гипотез. Программа сочетает понятную теорию с большим количеством практических заданий и содержит всё необходимое для профессионального старта в аналитике данных.
Для кого этот курс
Начинающие аналитики, которые хотят быстро освоить ключевые навыки работы с данными.
Студенты, желающие углубить знания в SQL, базах данных, Python и статистике.
Все, кто готовится к профессиональным собеседованиям, связанным с анализом данных
Специалисты смежных направлений, которые хотят применять аналитику данных на практике.
Начальные требования
-
Уверенное владение ПК и браузером.
-
Базовые знания Excel.
-
Понимание простых математических операций: сложение, вычитание, умножение, деление.
-
Желание учиться и готовность уделять немного времени на практику.
-
Программа подходит для полного новичка в аналитике.
Преподаватели курса
4 235
Как проходит обучение
-
Теория подается шаг за шагом с наглядными примерами кода и понятными объяснениями.
-
Практика сразу после теории: много тестовых и практических заданий по написанию кода на реальных данных помогают закрепить навыки.
-
Задания выполняются в SQL-тренажёре и Google Colab, что делает обучение максимально приближённым к реальной работе аналитика.
-
Наставники всегда на связи: вы можете задать вопрос и получить поддержку.
-
Вы учитесь в своём темпе, выбирая удобное время для каждого урока.
Что вы получите
- Опыт решения практических задач и возможность применять полученные знания в работе или собственных проектах.
- Навыки написания сложных SQL-запросов и работы с базами данных.
- Умение обрабатывать и анализировать данные с помощью Python и библиотеки Pandas.
- Навыки построения визуализации и подготовки информативных отчетов.
- Теоретические знания и практические навыки, востребованные работодателями в области анализа данных.
- Опыт работы с инструментами: Pandas, MySQL, DBeaver, Google Colab, Excel.
- Умение рассчитывать продуктовые и пользовательские метрики: Retention, LTV, Churn Rate, CAC, ARPU, ARPPU, ABC/XYZ-анализ, RFM-анализ и другие.
- Навыки статистического анализа и проверки гипотез.
- Сертификат об окончании курса.